Dalla linea produttiva al controllo qualità: QuantumSpace insegna all’AI a leggere le immagini
Nata a Brescia e oggi attiva tra l’Italia e New York, QuantumSpace sviluppa tecnologie di intelligenza artificiale e visual intelligence capaci di trasformare immagini non strutturate in dati misurabili, confrontabili e utilizzabili nei processi decisionali.
Fondata da Alberto Finadri e Francesco Rocchi, la società ha iniziato a Brescia il proprio percorso nel settore del patrimonio culturale e dell’analisi delle opere d’arte, per poi estendere il proprio approccio ad altri ambiti, tra cui l’industria, l’healthcare e il monitoraggio delle infrastrutture.
Il dato nascosto nelle immagini
Vedere non basta. Un’immagine può contenere informazioni sulla superficie di un materiale, sulla struttura di un componente, sullo stato di conservazione di un’opera o sull’evoluzione di un’infrastruttura.
QuantumSpace lavora proprio su questo livello: estrarre dalle immagini caratteristiche, ricorrenze e relazioni che possano essere trasformate in dati e successivamente analizzate. In condizioni di acquisizione adeguate, il sistema può estrarre da una singola immagine oltre 180 mila variabili informative, utili a individuare pattern, anomalie e cambiamenti nel tempo.
Il primo terreno di sperimentazione è stato quello del patrimonio culturale.
Un’opera d’arte non è soltanto ciò che l’occhio vede. Contiene caratteristiche cromatiche, compositive e stilistiche che possono essere organizzate, confrontate e interpretate attraverso strumenti di intelligenza artificiale.
«Riusciamo a definire dei pattern per descrivere il linguaggio dell’artista», spiega Francesco Rocchi, cofondatore e COO di QuantumSpace. L’analisi può contribuire a individuare elementi ricorrenti nel lavoro di un autore, ricostruendone modalità espressive e caratteristiche visive.
Nel settore dell’arte, QuantumSpace ha inoltre sottoscritto una partnership esclusiva in Italia con Deodato.Gallery S.p.A., società attiva nell’arte moderna e contemporanea e quotata su Euronext Growth Milan, mercato organizzato e gestito da Borsa Italiana. La collaborazione punta a integrare analisi delle immagini, autenticazione e valorizzazione delle opere, applicando l’intelligenza artificiale alla lettura delle caratteristiche visive e alla costruzione della provenienza digitale.
Proprio da questa esperienza nasce un approccio più ampio: applicare la stessa capacità di lettura a immagini provenienti da contesti completamente diversi.
Dall’arte all’healthcare
Negli Stati Uniti QuantumSpace ha trovato inizialmente terreno fertile nell’healthcare, anche grazie alla struttura privata del sistema sanitario americano e alla disponibilità di grandi quantità di dati diagnostici.
«Nell’imaging biomedicale la tecnologia può confrontare esami acquisiti in momenti diversi, evidenziando variazioni che meritano attenzione», spiegano i fondatori. «Non facciamo diagnosi e non sostituiamo il medico, ma mettiamo a disposizione informazioni che possono supportare una decisione».
La distinzione è centrale nel modello di QuantumSpace.
L’intelligenza artificiale non formula il giudizio al posto dell’operatore, ma amplia la quantità di dati leggibili e rende più semplice individuare cambiamenti che potrebbero richiedere un approfondimento.
Lo stesso principio può essere applicato a contesti molto diversi: un ponte, una pala eolica, un gasdotto o una linea produttiva.
Attraverso immagini acquisite da droni, satelliti, radiografie, microscopi o dispositivi fotografici è possibile seguire nel tempo una crepa, una deformazione, il deterioramento di un materiale o lo scostamento di un componente rispetto a una condizione normale.
Tra le applicazioni sviluppate rientra anche il monitoraggio di gasdotti per Eni, a dimostrazione di un approccio che può passare dall’imaging biomedicale all’analisi di infrastrutture e processi industriali.
Dalla visual intelligence all’industria
«Parliamo di una Cognitive Visual Intelligence potenzialmente applicabile a numerosi settori», spiega Alberto Finadri, cofondatore di QuantumSpace.
Il concetto va oltre la semplice computer vision. Non si tratta soltanto di riconoscere ciò che compare in un’immagine, ma di estrarre le informazioni che contiene, collegarle tra loro e interpretare pattern, anomalie e cambiamenti nel tempo.
L’obiettivo è passare dalla capacità di “vedere” un’immagine alla capacità di comprenderne il contenuto e trasformarlo in conoscenza utile a supportare una decisione.
In una linea produttiva, per esempio, un’immagine può contenere informazioni sulla superficie di un materiale, su un componente o su un eventuale difetto. Il valore dell’analisi aumenta quando le immagini possono essere confrontate nel tempo.
Una sequenza di immagini può mostrare come cambia un componente, quando compare un’anomalia o come si modifica un processo rispetto a uno standard.
Secondo i fondatori, una volta identificato un oggetto, la tecnologia può seguirne le variazioni nel tempo con livelli di accuratezza dichiarati fino al 99,9%. I dati possono poi alimentare sistemi di alerting oppure essere utilizzati, direttamente o da terzi, per addestrare altri modelli di intelligenza artificiale.
QuantumSpace ha inoltre sviluppato applicazioni per il monitoraggio di infrastrutture, tra cui ponti, pale eoliche e oleodotti, utilizzando immagini acquisite nel tempo per individuare segnali di degrado e supportare la pianificazione delle attività di manutenzione.
L’intelligenza artificiale diventa così uno strumento per il controllo qualità, l’ispezione e il monitoraggio, senza sostituire il tecnico o l’ingegnere. Il sistema lavora come supporto alla loro capacità di osservazione, mettendo a disposizione una quantità di informazioni che sarebbe difficile analizzare manualmente.
Il ritorno a Brescia
È in questo passaggio che il ritorno a Brescia acquista un significato industriale.
La Lombardia rappresenta il principale polo manifatturiero italiano e uno dei grandi motori industriali del Paese. Nel 2025 la produzione industriale lombarda è cresciuta dell’1,2%, mentre Milano ha registrato una crescita della manifattura del 2,1%. La regione concentra inoltre oltre il 28% delle medie imprese industriali italiane, con una forte presenza nei comparti della meccanica, dell’automotive, della siderurgia e della manifattura.
È in questo ecosistema che si inserisce il territorio bresciano, dove la manifattura rappresenta una componente particolarmente rilevante dell’economia locale. Brescia è inoltre la provincia lombarda con il maggiore fatturato complessivo generato dalle medie imprese industriali: 11,6 miliardi di euro nel 2024.
Metalmeccanica, siderurgia, automotive, costruzioni e robotica sono settori nei quali il controllo qualità, l’ispezione e la manutenzione predittiva possono beneficiare della lettura automatizzata delle immagini.
È proprio in questa direzione che QuantumSpace sta sviluppando confronti e prime collaborazioni con realtà industriali e hub dell’innovazione del territorio bresciano, con l’obiettivo di testare sul campo le applicazioni dell’analisi avanzata delle immagini.
A conferma di questo percorso ci sono i contatti avviati nei giorni scorsi con il presidente della Camera di Commercio di Brescia, Roberto Saccone, e con il direttore generale del CSMT, Gabriel Zanetti, con l’obiettivo di entrare dalla porta principale del B Innovation District, il polo bresciano dedicato all’innovazione e al trasferimento tecnologico.
Il Knowledge Graph
Per collegare queste informazioni, QuantumSpace utilizza anche un Knowledge Graph: una struttura che permette di mettere in relazione dati visivi, metadati e altre informazioni.
In questo modo le immagini non rimangono elementi isolati, ma entrano in una rete di relazioni che può essere interrogata e analizzata. È un passaggio importante perché consente di associare ciò che viene osservato nell’immagine al contesto in cui è stato rilevato, alla sua evoluzione e alle informazioni tecniche disponibili.
Il Knowledge Graph può quindi diventare il punto di collegamento tra immagini, oggetti, componenti, eventi e condizioni operative.
«Durante il processo di cognizione utilizziamo anche tecnologie di quantum computing per l’analisi e la ricerca dei dati», precisa Rocchi.
Questo aspetto indica la direzione di ricerca verso sistemi capaci di gestire quantità crescenti di dati e relazioni complesse, anche se il suo impiego concreto dipende dalle specifiche architetture e dalle applicazioni sviluppate.
Dalla diagnosi alla previsione
Il passaggio successivo è quello dalla diagnosi alla previsione.
Se il confronto tra immagini permette di individuare un’anomalia rispetto a uno stato precedente, l’analisi di una serie storica di dati può aiutare a comprendere come quella situazione stia evolvendo e quale potrebbe essere il suo comportamento futuro.
Non si tratta soltanto di segnalare che qualcosa è cambiato, ma di analizzare quando il cambiamento è comparso, come si è sviluppato e quali condizioni possono averlo determinato.
La disponibilità di immagini raccolte nel tempo può quindi contribuire a costruire indicatori utili per la manutenzione, il controllo dei processi e la gestione del rischio.
È questa la direzione verso cui si muove la tecnologia: utilizzare i dati visivi non soltanto per osservare il presente, ma anche per supportare decisioni più tempestive e informate sul futuro.
Una crescita internazionale
Per QuantumSpace la tecnologia rappresenta anche una partita finanziaria e societaria.
La società sta preparando in Delaware un round di investimento da 25 milioni di dollari, con l’obiettivo di rafforzare la propria struttura internazionale e consolidare New York come uno dei principali hub della crescita.
L’ambizione dichiarata è costruire una data company scalabile su più industrie e, nel lungo periodo, avvicinarsi a una valutazione da un miliardo di dollari.
Un potenziale unicorno tecnologico che, dopo aver sviluppato la propria presenza internazionale, guarda nuovamente a Brescia per crescere e sperimentare applicazioni concrete nei comparti industriali del territorio.
Dalla linea produttiva al controllo qualità, il principio rimane lo stesso: trasformare ciò che viene visto in dati, collegare quei dati e utilizzarli per comprendere meglio ciò che sta accadendo.
È il passaggio che QuantumSpace vuole portare avanti: trasformare l’analisi delle immagini in una capacità concreta di conoscenza, controllo e supporto alle decisioni.
